A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter

Underwater acoustic signal processing is one of the research hotspots in underwater acoustics. Noise reduction of underwater acoustic signals is the key to underwater acoustic signal processing. Owing to the complexity of marine environment and the particularity of underwater acoustic channel, noise reduction of underwater acoustic signals has always been a difficult challenge in the field of underwater acoustic signal processing. In order to solve the dilemma, we proposed a novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN), minimum mean square variance criterion (MMSVC) and least mean square adaptive filter (LMSAF). This noise reduction technique, named CEEMDAN-MMSVC-LMSAF, has three main advantages: (i) as an improved algorithm of empirical mode decomposition (EMD) and ensemble EMD (EEMD), CEEMDAN can better suppress mode mixing, and can avoid selecting the number of decomposition in variational mode decomposition (VMD); (ii) MMSVC can identify noisy intrinsic mode function (IMF), and can avoid selecting thresholds of different permutation entropies; (iii) for noise reduction of noisy IMFs, LMSAF overcomes the selection of decomposition number and basis function for wavelet noise reduction. Firstly, CEEMDAN decomposes the original signal into IMFs, which can be divided into noisy IMFs and real IMFs. Then, MMSVC and LMSAF are used to detect identify noisy IMFs and remove noise components from noisy IMFs. Finally, both denoised noisy IMFs and real IMFs are reconstructed and the final denoised signal is obtained. Compared with other noise reduction techniques, the validity of CEEMDAN-MMSVC-LMSAF can be proved by the analysis of simulation signals and real underwater acoustic signals, which has the better noise reduction effect and has practical application value. CEEMDAN-MMSVC-LMSAF also provides a reliable basis for the detection, feature extraction, classification and recognition of underwater acoustic signals.     

飞行器有源对消隐身技术

隐身技术已经成为现代高性能飞行器设计的重要支撑,是先进战机的基本要求。现行的隐身设计方法主要包括气动外形优化以及隐身材料涂覆。随着雷达探测能力的不断提升,尤其在米波雷达探测背景下,外形优化与隐身涂层变得不再有效,有源隐身技术被重新予以重视并有望成为新的隐身技术突破点。本文着重分析了有源对消技术的基本概念、技术现状以及相应的关键技术,对该技术体制的优势和特点进行了归纳和总结。     

基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣;利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。     

协方差压缩感知逆合成孔径雷达成像技术

为解决低信噪比条件下短观测时间雷达成像问题,提出一种基于回波协方差矩阵处理的压缩感知逆合成孔径雷达成像技术。该方法构建了回波协方差矩阵层面下的压缩感知问题模型,并通过特定的线性变换降低环境噪声对成像结果的影响。在仿真实验中,通过处理短观测时间和低信噪比条件下的模拟回波数据,该方法获得比传统压缩感知方法像质更好、对比度更强的目标成像结果。同时,其成像结果的目标背景比和背景噪声能量两个雷达图像评价指标都优于传统方法,进一步验证了该方法的有效性。     

基于正交分集的灵巧噪声干扰对抗方法*

针对数字射频存储干扰机多通道宽带转发模式下的灵巧噪声干扰,提出了基于混沌调制信号、多谐波相位调制线性调频信号的正交分集抗干扰方法。混沌调制信号与多谐波相位调制线性调频信号具有“图钉”型模糊函数,除了具有良好的距离、多普勒分辨力,而且对回波频率敏感,通过正交分集设计,能够更好的适应宽带转发灵巧噪声干扰。通过计算机仿真对新方法的抗干扰性能进行了分析和验证,结果表明,在多通道宽带转发灵巧噪声干扰环境下,新方法的抗干扰改善因子能够达到10dB以上,抗干扰性能明显优于传统的频率捷变、斜率捷变方法。     

光纤光栅技术与应用专题讲座(三) 第5讲 光纤光栅网络传感技术的原理与应用

文中介绍了光纤光栅温度、压力、应变的基本原理及几种常用的光纤光栅传感信号解调技术。讲述了光纤光栅网络化传感技术研究进展,对几种常用传感网络进行了详细的描述。综述了光纤光栅传感器的实际应用,并着重讲述了光纤光栅传感器在军事上的应用实例。     

基于功率谱的舰船水压信号检测方法研究

为了有效地从风浪背景下检测舰船水压场信号,鉴于舰船水压场信号与海浪水压信号在频谱上的差异,采用求卓越频率下的功率谱的方法对信号进行检测,取窗宽20s,每次计算21个采样点,分别求取海浪水压场的仿真信号及不同波浪级别下海上某目标的水压场实测数据的功率谱进行信号检测,验证了方法的有效性。     

基于CBQ技术的带宽管理机制

为了能够合理有效地管理网络带宽资源,解决日益增加的网络流量和带宽资源紧张的矛盾,首先研究了基于CBQ技术进行网络带宽管理的基本原理,然后仿真分析了该带宽管理机制中的流量分类、带宽分配、链路共享以及对链路上空闲带宽管理等方面的特性。结果表明,基于CBQ技术的带宽管理机制,可实现灵活的基于分层结构的流量分类方式,对链路上流量进行精确的带宽控制,使用独特的带宽借用特性管理网络上的空闲带宽,在保护关键应用性能的同时大大地提高了带宽利用率。     

天线与目标特性时域测量系统中的信号处理方法

研究了时域测量系统的信号处理方法.介绍了背景信号对消的预处理方法,将FFT和啁啾变换应用在时域超宽带紧缩场测量系统中,并对大数据量测量时啁啾变换算法和FFT算法的效率进行了比较.     

信号相位匹配法检测正弦信号的高阶统计量方法

为了能对提高高斯色噪声中正弦信号的检测能力,提出了二阶自相关和四阶累积量预处理的信号相位匹配检测法.仿真结果表明,高斯色噪声中四阶累积量预处理的信号相位匹配检测法的检测性能接近于高斯白噪声下匹配滤波器,优于二阶自相关的信号相位匹配检测法的检测性能,更优于的信号相位匹配的最小二乘检测器.